简介：本文考虑线性约束条件下连续与半可微的伪线性（既伪凸又伪凹）函数的优化问题.使用伪线性函数的性质推导了解集的一般表达式,并基于用右侧导数代替既约梯度的广义凸单纯形法,给出了唯一解的条件以及当唯一性条件不满足时求出解集的计算步骤,最后给出了算例。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：本文对指数分布的无失效数据，在引进失效信息后，在先验分布为Gamma分布时，给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计，并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计，还结合实际问题进行了计算。

简介：以Lucas内生增长模型为基础，通过建立一个新的内生增长模型，在经济可持续发展的前提下，分析环境质量与经济增长之间的关系，为环境库兹涅茨曲线提供了一个新的理论解释。模型提出了经济可持续发展的条件，为有关环境保护决策提供理论支持。

简介：轮廓线的变点识别是质量管理的研究热点之一，当前研究多以轮廓整体变化为识别对象，而对局部变化问题研究相对较少，且更少有在发现变异时间的同时能够寻找到变化区域在个体轮廓曲线上位置的系统方法。本文针对轮廓线局部变化识别问题，提出基于小波变换和聚类分析的方法。通过仿真性能评价，并与现有方法进行比较，结果显示本方法能够在更小的差异度检测出变化并准确定位变化区域。在文章的末尾，本文采用了一个实例对该方法的效果进行验证。

简介：采样数据合理性检验,是数据处理中重要的一环,它的主要功能是鉴别采样数据中可能含有的异常值,并进行相应的机理分析与修复工作。本文从飞行器外测系统工程应用的角度出发,给出了两种简单易行的判断方法。

简介：针对股票时间序列的特点，从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发，在界定分形离群点含义的基础上，利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P（Grassberger-Procaccia）算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数，并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明，该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。

简介：服务外包是推进我国产业结构调整的重要方式。数据处理作为服务外包中基础业务之一,对人力依赖程度很高。企业只有合理有效安排员工生产才能及时处理并以低成本交付订单。文章以数据处理业务为研究背景,考虑订单加工整个流程和员工技能种类,建立两步多层复合技能人力调配分段模型。选取实地调研企业数据运用模型进行求解。结果表明了模型的有效性,对于有效提升企业接包能力,促进我国服务外包发展有重要意义。

简介：本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题，而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构，完成对增量学习中训练样本的选取，进而完成分类器的重构。实验表明，该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。

简介：目前沪深股市相关结构的Copula模型选择差异很大,并没有形成统一的认识。在指出现有Copula检验要受到模型参数估计影响后,引入了贝叶斯估计方法将模型参数估计与拟合优度检验有效的分开。接着,沪深股市相关性的贝叶斯实证结果发现两市相关结构Copula模型具有时变特征,势必导致当前研究结果的不一致;同时也反映了Copula对样本区间选择有很强的依赖性。

简介：本文考察具有缓冲库存的随机加工时间的非均匀节拍生产线运行特点，通过对非均匀节拍生产线缓冲库存容量设计的两类模型的分析，综合并总结了缓冲库存容量最优设计的一些结构特性。

简介：时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。

简介：在竞争环境下,探讨议价能力对产品定位-价格决策、成员利润、用户以及社会整体的影响,采用稳定性分析法研究均衡状态下的渠道结构分布,并对基本模型进行拓展分析。研究表明：生产商议价能力越强,产品批发/零售价格和渠道成员利润越高,零售商在筛选产品生产商时更愿意选择知名品牌;采用自营模式将提高消费者剩余和社会福利;成本差异的扩大将提高社会福利,而用户偏好不确定性虽然有助于提升上下游成员利润,但会损害社会整体利益。

简介：随着工业化、城镇化进程的不断加快，我国电力需求量将持续上升。电力的充足供应是我国经济稳步发展的重要保证，故合理准确的对电力需求进行分析及预测具有重要的现实意义。基于此，分析我国电力需求现状，利用通径分析筛选电力消费需求的核心驱动因素。在模型选择的基础上，基于单变量（ETS、ARIMA模型）和多变量（情景分析）两个维度进行电力需求量分析及预测。结果表明：GDP每提高1％使得电力需求量提高0．5249％；工业化水平每提高1％使得电力需求量提高2．2146％，城镇化水平每提高1％使电力需求量相应提高1．0076％。“十二五”末中国电力消费需求量将近61425．96KW／h，2020年中国电力消费需求将近81410．10KW／h。

简介：随着互联网＋战略的深入推进,了解不同产业内信息技术能力与产业绩效之间的协调发展情况,对于系统把握我国的信息化发展水平,分类制定有效产业政策具有重要意义。有别于以往采用宏观产业数据,重点评价工业化与信息化融合度,本文主要基于2008~2015年的上市公司的微观数据,采用耦合协调模型,分类测度四大类产业的IT能力与产业绩效的耦合协调度。研究发现：总体上看我国的产业IT能力与产业绩效之间存在中高度耦合关系,但耦合质量不高,耦合协调度处于中低水平,呈现逐渐上升趋势;此外,我国的不同的产业之间的耦合协调度发展趋势存在差异性,本文进一步分析了该差异的存在的原因,并提出政策建议。

简介：网络结构和网络上的信息披露机制对网络功能的发挥有着直接的影响，建立相应的数学模型并采用数学分析和仿真验证的手段揭示其对于网络参与主体收益的影响规律，具有理论和应用价值。在明确网络中两类参与主体的基础上，定义了他们的收益，并根据信息披露的不同情形，分为两种情况求解模型，应用数学证明和仿真分析的手段得到了网络结构对收益影响规律的三个结论。在对结论分析的基础上，指出了模型的管理学意义，讨论了进一步的研究工作。

简介：通过对市场结构理论演变过程的回顾，认为以SCP范式为基础的传统市场结构分析框架越来越不适应于当前日益复杂的经济环境。基于此，本文提出了网络型市场结构的概念，分析了网络型市场结构的特征，讨论了网络结构型市场结构的分类，并提出了网络型市场结构的一般模式。接着，构建了网络型寡头垄断市场结构模型，分析了该模型的四个特性。之后，对2×2网络型寡头垄断市场结构存在的八种策略组合进行了合并整理，求出了在现实中经常采用的四种不同的策略组合下的Cournot产量均衡解、价格均衡解以及实现均衡时的利润。最后，通过一个算例对各个Cournot均衡解的特性进行了分析，并比较了四种策略组合的优劣。

简介：金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性，还具有长记忆性。基于此，本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR，利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R／S分析法检验各个资产收益率的长记忆性，经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构，建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列，计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明：沪深股市具有长记忆性，且两者具有对称的尾部相关性；Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。

简介：针对介于全局网络与自中心网络间的社群现象及其网络结构的创新悖论,分析了不同层面网络社群结构的涌现特征,从组织间关系的非对称视角,探究网络社群动态变化对双元创新的差异性影响。利用高科技生物制药行业的合作与专利数据,使用快速压缩社群识别算法和多元回归模型进行实证检验。研究结果表明：宏观层面的全局网络存在显著“抱团”的多社群巨元组结构;中观层面的网络社群存在选择偏好的核心-边缘结构;微观层面社群组织动态的跨社群运动和成员流动二维变化加剧;社群动态的二维变化对突破式创新具有正向影响,与渐进式创新呈现倒U型关系;位置非对称性正向调节社群动态对双元创新的影响,技术非对称性的调节作用不显著。研究结论有助于揭示技术创新网络社群的合作创新模式,对提升组织创新能力,维持创新网络平稳运行具有重要意义。

简介：科技产业化实施系统是科研成果的物化和转化的关键，其发展和完善将直接影响到科学技术转化为生产力的程度。本文将采用系统动力学的方法论对科技产业化实施系统进行研究和分析。